El auge de las máquinas: por qué la automatización es diferente esta vez. | Kurzgesagt

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Transcripción

¿Cuanto tiempo crees que tomará para que las máquinas hagan tu trabajo mejor que tú?

La automatización solía significar grandes y tontas máquinas realizando trabajo repetitivo en fábricas.

Hoy día pueden aterrizar aviones, diagnosticar cáncer y comprar/vender acciones en la bolsa.

Estamos entrando a una nueva era de automatización diferente a todo lo conocido.

De acuerdo a un estudio del año 2013, la mitad de los trabajos de los Estados unidos serán automatizados en las siguientes dos décadas.

Pero esperen; ¿no ha habido automatización desde hace décadas?

¿Qué es diferente esta vez?

Las cosas solían ser simples.

La inovación hizo que el trabajo humano fuera más fácil, y la productividad subió.

Lo cual significa que más cosas o servicios podían producirse por hora usando la misma cantidad de trabajadores humanos

Esto eliminaba muchos trabajos, pero tambien creaba otros que eran mejores, lo cual era importante porque la población, creciente, necesitaba trabajar.

Así que, en resumen, inovación, mayor productividad, menos trabajos viejos, y muchos más y a menudo mejores trabajos.

A grandes razgos, esto funcionó bien para la mayoría de las personas, y los estándares de vida mejoraron.

Hay una progresión clara en términos de lo que los humanos hacían para trabajar. Durante la mayor parte del tiempo, hemos trabajado en agricultura.

Con la Revolución Industrial, esto cambió hacia trabajos de producción. Y cuando la automatización se volvió más masiva, los humanos nos volcamos a los servicios.

Y hace apenas unos momentos en nuestra historia humana, sucedió la Era de la Información.

De repente, las reglas eran diferentes. Nuestros trabajos están siendo arrebatados por máquinas mucho más rápidas que en el pasado.

Eso es claramente preocupante… pero la inovación nos salvará de nuevo, ¿verdad?

Mientras que las nuevas empresas de la era de la información están floreciendo, están creando menos y menos nuevos empleos.

En 1979, General Motors empleó a más de 800.000 trabajadores, y facturó alrededor de

11.000.000.000 de dólares. En 2012, Google hizo alrededor de 14.000.000.000 de dólares, empleando

a 58.000 personas. Puede no gustarte esta comparación, pero Google es un ejemplo que muestra

quiénes creaban trabajos nuevos en el pasado - las industrias nuevas e innovadoras. Las industrias innovadoras

pero viejas están quedándose sin combustible. Basta mirar al automóvil - cuando se pusieron de moda,

hace 100 años, crearon industrias gigantescas. Los autos transformaron nuestra forma de vida,

nuestra infraestructura, y nuestras ciudades. Millones de personas encontraron trabajos de manera

directa o indirecta. Décadas de inversión mantuvieron esta inercia funcionando.

Hoy, este proceso está ultieriormente cerrado. La innovación en la industria automotriz ya no

genera tantos trabajos como lo hacía antes. Aunque los autos eléctricos sean excelentes y todo,

ellos no crearán millones de nuevos empleos. Pero esperen… ¿Qué tal la internet?

Algunos tecnólogos argumentan que la internet es una innovación comparable a la

introducción de la electricidad. Si seguimos esta comparación, vemos cómo esta innovación moderna

difiere de la anterior: la internet generó nuevas empresas, pero éstas no

están generando suficientes empleos para abastecer el crecimiento de la población

ni para compensar por todas las empresas que la internet “mató” en su punto cúlmine. En 2004,

Blockbuster tenía 84.000 empleados y generaba 6.000.000.000 de dólares en ganancias.

En 2016, Netflix tenía 4.500 empleados y hacía 9.000.000.000 de dólares en ganancias.

Por ejemplo, con un equipo completo de sólo 12 personas, Kurzgesagt

llega a millones de personas. Una estación de televisión con la misma cantidad de audiencia necesita

muchos más trabajadores. La innovación en la era de la información no se traduce en

la creación de suficientes trabajos nuevos, lo cual sería malo por sí solo, pero ahora

una nueva ola de automatización y una nueva generación de máquinas está tomando el control lentamente…

Para entender esto necesitamos entendernos a nosotros mismos: el progreso humano se basa en

la división del trabajo. Cuando avanzamos hace miles de años, nuestros trabajos se volvieron

más y más especializados. Mientras que nuestras máquinas más avanzadas son malas para

los trabajos más complejos, son extremadamente buenas para los que ahora son redefinidos y predecibles.

Esto es lo que destruyó al trabajo fabril. Pero si miras un trabajo complejo por mucho tiempo,

presta atención, y no tardarás en encontrar que es sólo una cantidad de tareas sintéticamente definidas

y predecibles que se continúan una después de la otra. Las máquinas están a un salto de volverse tan buenas

en dividir trabajos complejos en muchas tareas pequeñas y predecibles, que muchos de

nosotros no tendremos más lugar para especializarnos. Estamos en la frontera, a punto de ser superados.

Las máquinas digitales hacen esto mediante el aprendizaje maquinal, que les permite

adquirir información y habilidades mediante el análisis de datos. Esto las hace volverse

mejores en algo mediante las relaciones que “descubren”. Las máquinas

se enseñan a sí mismas. Nosotros hacemos esto posible dándole a una computadora muchos datos

sobre aquello en lo que queremos que mejore. Muéstrale a una máquina todas las cosas que

compraste online, y ella aprenderá a recomendarte a tí qué más cosas comprar

El aprendizaje de las máquinas está ahora alcanzando su potencial porque en los últimos años

los humanos han empezado a recolectar datos sobre todo.

conductas, patrones del clima, historiales médicos, sistemas de comunicación,

datos de viajes, y por supuesto, datos sobre lo que hacemos en nuestro trabajo. Lo que hemos creado

por accidente es una biblioteca gigante que las máquinas pueden usar para aprender cómo los humanos hacen cosas, y aprender

a hacerlas mejor ellas mismas. ¡Estas máquinas digitales podrían el mayor peligro para nuestros trabajos!

Pueden ser multiplicadas instantáneamente y gratis, cuando mejoran no necesitas invertir

en grandes materiales metálicos: puedes sólo usar el nuevo código. Y tienen la habilidad de

volverse mejores rápidamente. ¿Cuán rápido? Si tu trabajo involucra una tarea compleja en una computadora

hoy, podrías quedarte sin tu trabajo incluso antes que las personas que aún tienen sus trabajos

en las fábricas. Existen verdaderos ejemplos en el mundo de cómo esta

transición ya está dándose. Una compañía en San Francisco ofrece un software de

manager de proyectos para grandes corporaciones, que supuestamente elimina la necesidad de ejecutivos

de línea media. Cuando se lo contrata para un proyecto nuevo, el software

primero decide qué trabajos pueden ser automatizados y precisamente dónde

necesita verdaderos profesionales humanos. Después ayuda a formar un equipo de idependientes

en internet, y distribuye tareas a los humanos, controlando

la calidad de su trabajo rastreando la performance individual, hasta que

el proyecto esté completo. Ok, esto no suena tan mal,

mientras que esta máquina está matando un empleo, crea al mismo tiempo trabajo para varios independientes, ¿verdad?

Bueno, cuando estos independientes completan sus tareas, algoritmos de aprendizaje los monitorean y

guardan información sobre su trabajo, y de qué tareas está hecho, así que lo que está realmente sucediendo

es que los independientes están enseñándoles a una máquina cómo reemplazarlos.

En promedio, este software reduce los costos en un 50% en el primer año, y

en otro 25% en el año siguiente. Este es sólo un ejemplo de muchos.

Hay máquinas y programas que están volviéndose iguales o mejores que los humanos en todo tipo de áreas

desde la farmacéutica, análisis de información, periodismo o radilogía, cajeros,

administrativos bancarios, o el simple trabajador que hace hamburguesas…

Todos estos empleos no desaparecerán de un día para otro, pero menos y menos humanos

los estarán haciendo. Discutiremos algunos casos específicos en un video posterior. Pero mientras que la desaparición de empleos

es algo malo, es sólo la mitad de la historia…

No alcanza con substituir trabajos viejos con otros nuevos: necesitamos generar nuevos empleos constantemente porque

la población mundial está creciendo. En el pasado hemos resuelto esto mediante

la innovación. Pero dedse 1973, la generación de nuevos empleos en EUA a comenzado a

decrecer, y la primer década del siglo XXI fue la primera en la cual

el número total de trabajos en EUA no creció por primera vez. En un país

que necesita crear hasta 150.000 nuevos trabajos por mes sólo para equilibrarse

con el crecimiento poblacional, éstas son malas noticias. Esto también está comenzando a afectar los estándares de vida

En el pasado, era algo obvio que con creciente productividad

más y mejores trabajos serían creados. Pero los números cuentan una historia diferente:

en 1998 los trabajadores de EUA trabajaron un total de 194.000.000.000 de horas. En el transcurso de

los siguientes 15 años, sus números aumentaron un 42%, pero en 2014 la cantidad de horas trabajadas

por los mismos trabajadores de EUA es aún 194.000.000.000. Esto significa que

aunque la productividad creció drásticamente, abrieron miles de nuevas empresas,

y la población de EUA creció en más de 40.000.000, no hubo ningún crecimiento

en la cantidad de horas-hombre trabajadas en 15 años. A su vez, los sueldos para

los nuevos graduados universitarios en EUA han estado cayendo en la última década, mientras que

hasta el 40% de estos nuevos graduados son forzados a realizar tareas que no requieren de un título.

Conclusión:

La productividad se está separando del trabajo humano. La naturaleza de la innovación y

la era de la información son diferentes a todo lo que nos hemos encontrado en el pasado.

Este proceso comenzó hace años, y ya está en camino

incluso sin nuevas irrupciones como autos auto-manejados, o contadores robóticos

Parece que la automatización es diferente esta vez. Las máquinas podrían realmente

quedarse con nuestros trabajos. Las economías están basadas sobre la premisa de que la gente consume.

Pero si cada vez menos personas tienen trabajos decentes, ¿Quién realizará todo este

consumo? ¿Estamos produciendo de formas cada vez más baratas hasta llegar al punto en que

demasiado pocas personas puedan realmente comprar nuestros productos y servicios? ¿O será el futuro

un mundo donde una ínfima minoría de súper-ricos sean dueños de todas las máquinas, dominandonos al resto?

¿Y debe nuestro futuro ser tan oscuro? Aunque hemos sido bastante pesimistas en

este video, estamos lejos la certeza de que las cosas terminarán negativamente.

La Era de la Información y la automatización moderna podrían ser una gran oportunidad para cambiar

la sociedad humana y reducir la pobreza y la inequidad drásticamente. Podría ser un momento seminal

en la historia humana. Hablaremos de este potencial y de posibles soluciones,

como un sueldo básico universal, en la segunda parte de este video.

Necesitamos pensar en grande, y rápido, porque si hay algo seguro, es que las máquinas no están

viniendo… Ya están aquí. Realizar este video nos tomó unas 900 horas,

y hemos estado trabajando en él por nueve meses. Proyectos como éste no podrían ser posibles

sin tu aporte en patreon.com . Si quieres ayudarnos y

conseguir tu propio pájaro Kurzgesagt personal a cambio, eso sería muy útil.

Basamos gran parte de este video en dos excelentes libros: “El Ascenso de los Robots”

y “La Segunda Era de las Máquinas”. Puedes encontrar links a ambos en la

descripción del video, altamente recomendados. También hemos hecho un pequeño póster robot

Puedes comprarlo, y también muchas otras cosas en nuestro puesto NOSG (No Olvides Ser Genial). Este video es parte de

una serie más grande, sobre cómo la tecnología ya está cambiando y seguirá cambiando

la vida humana para siempre. Si quieres seguir viendo, tenamos algunas playlists